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一种改进U-Net模型的建筑物变化信息提取研究
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作者 凡建林 姚辉 高叶 《测绘与空间地理信息》 2024年第9期218-220,224,共4页
建筑物的变化信息提取是遥感影像提取的重要内容之一,对土地调查、城市规划、土地执法等具有重要意义。针对原始U-Net模型预测效果较差、存在漏检等问题,本文提出了一种融合聚合残差卷积块和注意力模块的改进U-Net模型。结果表明,改进后... 建筑物的变化信息提取是遥感影像提取的重要内容之一,对土地调查、城市规划、土地执法等具有重要意义。针对原始U-Net模型预测效果较差、存在漏检等问题,本文提出了一种融合聚合残差卷积块和注意力模块的改进U-Net模型。结果表明,改进后的U-Net模型在建筑物变化信息提取上相比原始的U-Net模型,精度有很大的提升,可为建筑物变化监测提供一定的技术支持。 展开更多
关键词 深度学习 建筑物提取 聚合残差卷积块 注意力机制
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